【觀點】Polymarket 如何正確預測鮑威爾會說「午安」?
【觀點】Polymarket 如何正確預測鮑威爾會說「午安」?
2025.01.02 | 區塊鏈
Polymarket鏈上預測與鏈下驗證機制

近期,美國聯準會主席鮑威爾的言論持續在全球金融市場掀起波瀾。有趣的是,在基於區塊鏈的預測市場平台 Polymarket 上,早已有人針對其談話內容進行預測交易,甚至精準預測他是否會提及特定詞彙,例如簡單的問候語「午安」。

這看似玩笑的預測背後,蘊藏著區塊鏈技術獨特的鏈上預測與鏈下驗證機制,這也是建構去中心化、公平透明市場的關鍵所在。

Polymarket 是一個基於以太坊的去中心化預測市場平台,讓使用者針對各種事件的結果進行交易。它與傳統預測市場或博弈平台最大的不同在於,Polymarket 透過區塊鏈技術,實現了資訊的公開透明、交易的自動化執行,以及結果驗證的去中心化,大幅降低了人為干預和作弊的可能性。

Polymarket 的核心:UMA 樂觀預言機

為了確保市場結果的準確性和公正性,Polymarket 巧妙地運用了 UMA(Universal Market Access)的樂觀預言機(Optimistic Oracle)。

預言機是區塊鏈與現實世界的橋樑,負責將鏈下資料安全可靠地傳輸到鏈上,供智能合約使用。UMA 的樂觀預言機則是一種獨特的設計,它假設所有送出的資料都是正確的(「樂觀」),只有在出現爭議時,才會啟動更複雜的驗證程式。

UMA 擁有自己的原生代幣 UMA,在協定中扮演著重要的角色:
- 治理 :UMA 代幣持有者可以參與協定的治理,對協定的改進提案進行投票。

  • 經濟安全 :UMA 代幣為樂觀預言機提供經濟擔保,確保其以去中心化和無需許可的方式運行。

  • 激勵機制 :為了鼓勵代幣持有者參與投票,每次投票過程中,會將一定比例的通膨獎勵分配給投票於正確選項的持有者。

UMA 樂觀預言機如何運作?

在 Polymarket 上建立一個新的預測市場時,系統會透過 UMA 的預言機配接器,向樂觀預言機發出資料請求,明確指定所需的資料類型(例如「鮑威爾是否提及『午安』」)和資料來源(例如官方新聞稿或直播記錄)。這個請求觸發了以下流程:

  1. 資料提議 : UMA 系統中的提議者可以送出他們認為正確的市場結果。

  2. 爭議期 : 若無人對提議結果提出異議,則該結果視為正確並用於市場結算。這個過程通常非常快速且成本低廉。

  3. 爭議處理 : 若有人提出異議,系統會將請求送出至 UMA 的資料驗證機制(Data Verification Mechanism,DVM),由 UMA 代幣持有者投票決定最終結果。這是一個去中心化的仲裁程式,由社群共同決定最終結果,確保公平公正。

這種「樂觀」機制大幅提高了效率,因為大多數情況下不需要進行繁瑣的驗證。只有在出現爭議時,才會啟動去中心化的仲裁程式,由社群共同決定最終結果,確保公平公正。以鮑威爾是否說「午安」為例,若無人對提議的結果(例如根據官方直播記錄判斷)提出異議,則該結果將直接用於市場結算。

Polymarket 如何實現去中心化和公平透明?

Polymarket 透過以下機制實現了去中心化和公平透明:

  • 智能合約自動執行:Polymarket 上的所有交易和結算都透過智能合約自動執行,無需人為干預,避免了中心化機構的操控。

  • 區塊鏈公開透明:所有交易記錄和市場資料都記錄在區塊鏈上,任何人都可以隨時查閱,確保資訊的公開透明。

  • UMA 樂觀預言機的去中心化驗證: 透過 UMA 的 DVM,市場結果的驗證由社群共同參與,避免了單一機構的偏見或操控。

Polymarket 的市場建立:重點在於明確的選項

在 Polymarket 上建立市場的重點在於設定明確且可驗證的選項,以確保 UMA 能夠順利處理。選項定義不明確、資料來源不可靠、選項超出 UMA 處理能力,或是爭議解決機制面臨挑戰,都可能導致市場無法正常運作。例如,若預測的事件過於模糊或難以客觀驗證,就可能導致爭議頻發,影響市場的效率和公正性。

總結

Polymarket 透過與 UMA 的合作,建立了一個去中心化、公平透明的預測市場。UMA 的樂觀預言機機制有效地連接了鏈上預測與鏈下驗證,而 UMA 代幣則賦予了社群參與治理和維護協定安全的權力。

這種基於區塊鏈技術的創新模式,不僅顛覆了傳統預測市場的運作方式,也為我們展現了 Web3 在建立更公平、更透明的資訊驗證和市場機制方面的巨大潛力。

這不僅僅是一個預測平台,更是區塊鏈技術在資訊驗證領域的一次重要實踐,為我們描繪了 Web3 未來應用的更多可能性,即使是預測像「午安」這樣的簡單問候語,也能透過區塊鏈技術實現高效且公正的驗證。

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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